智能写作-智能写作写作新闻的框架及透视

编辑:pitaya02        日期:2020-09-07

1956年, 智能写作概念(Aritificial Intelligence,AI)

得到确立。经历了数理逻辑的符号主义和基于神经网络连接主义的双重推理与验证,加上深度学习的重构,智能写作形成数据加算法的应用模式。智能写作写作的基本框架是基于自然语言处理规则的结构化数据生成算法。数据即变量,数据的实时变化反映事物的变化。数据变化越大, 其新闻价值越大,反之亦然。

1.智能写作写作新闻的框架

目前,智能写作写作系统可用于财经、体育比赛、地震测报、交通监控和社交网络等项目的新闻写作。这些项目全部实现了计算化管理,项目运行过程中能产生完整的数据,智能写作系统只要提取其中的数据,并将其代入新闻模板,即可自动生成新闻文本。目前,智能写作写作新闻的框架大致有两类。

(1)测定自动生成类

此类智能写作写作的基本原理是新闻模板加数据填空, 就编程而言便是常量加变量的字符串组合,编程并不复杂, 算法也比较简单。模板是常量,数据是变量,用几个函数一次循环便能串起一篇新闻。比如,下面的新闻就是这个类别。

据中国地震台网测定:8月8日21时19分,在四川阿坝州 九寨沟县发生7.0级地震。震源深度20千米,震中位于北纬

33.20度,东经103.82度。

这是一则标准的短消息,时间、地点、事件清晰,数据准确。其编程模型为:“据中国地震台网测定:”+时间变量T+“在”+地点变量S+“,震源深度”+深度变量D+“, 震中位于北纬”+纬度变量Lng+“,东经”+经度变量Lat+“。”。

常量是固定在模板上的,变量值由设备测定,监测软件直接将数据串联成地震报告,还可附上由测定的位置图及周边人口和环境数据生成的新闻稿。交通监管、体育比赛等也可运用此类测定报道。随着人脸识别、语音识别、图文识别、行为识别和环境识别等技术的成熟,测定自动生成报道的应用范围将不断拓宽。

(2)数据自动生成类

数据自动生成类系统是指从管理系统获取数据,将数据处理后自动生成文本的系统。比如,美联社与科技公司合作开发的Wordsmith智能写作写作平台可以自动编写企业财报新闻,提取企业财务报告的数据,套用美联社预定的新闻模板,并自动生成一篇150— 300单词的新闻快讯。该平台每季度可生成3000多篇财报新闻。

数据类生产模式要比测定类生成模式复杂些。一是数据类生产模式数据量大且需要计算处理。智能系统提取数据后,需要对数据进行分类、汇总和排序,并计算出精确结果。二是该模式要对数据结果进行对比分析,找出新闻点。三是该模式要通过判断数据态势来选择模板。这种模式生成此类财经报道速度快,数量大,数据越复杂,越显优势,无须人工干扰,但对数据不完整、不可靠和超范围的项目无能为力。

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目前,智能写作还进行一些社交网络新闻的自动写作测试。智能写作通过对社交网络的话题进行统计分析,并搜索社交网络的热门话题和新闻热点,抓取精华内容,并自动生成新闻。但由于自然语言处理技术滞后,文本到文本自动生成未能突破语义与语法关,此方面的研究试验尚未进入实用阶段。

2.智能写作新闻写作多面观

由于自然语言处理技术的瓶颈尚未突破,自然科学界对智能写作写作十分谨慎,而社会科学界对其期待很多。一些学者发表学术论文对智能写作写新闻的真实性、实用性、发展走向、版权问题、写作伦理、替代人工及对传播业的影响等问题展开讨论。对智能写作新闻写作的应用, 我们要从多个方面来审视。

一是智能写作写作快速,人类记者不能企及。其实, 智能写作系统能0.6秒生成一条500字符的文本并不算快速。对计算机来说,速度和数量都不是问题,问题是能否生产真正的新闻。智能写作生产的流水文本是否具有新闻价值, 还需人工记者去辨别,真正决定哪些事实是新闻的是人, 而不是机器。

二是智能写作写作数据准确,提升了新闻的客观性[3]。计算机的数据是经过设备测定或人工确定才录入数据库的, 有限的数据只能体现局部的真实,不能反映全面的真实, 且数据结构不能变动,不能转角度,不能用于其他项目, 兼容性和使用率有限。

三是智能写作写作只能部分替代人类记者。真实的智能写作写作系统使用起来不仅技术复杂,而且设备繁多。比如,奥运会等大型体育比赛需要安装大量的测定计分设备和复杂的计算机网络系统,还需要人数众多的技术团队安装、调试,才能正常运行,成本较高。

四是智能写作系统能增强理解力。智能写作系统被用户用久了,会读懂用户的心理感受和思考方式,会写出更为复杂、更有个性的稿件[4]。这是对智能写作写作的超技术想象。用户可以自主设定智能写作系统的模式、线索、情景、细节、观点,甚至语言风格等写作要素,但离开用户设置和数据输入,智能系统不可能自主形成理解力和思考力。

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